与矩阵乘法有关的问题，尤其是实现。数学问题应该考虑线性代数标签。
我需要通过SQL生成（40000 x 20000）矩阵并像A'A一样执行矩阵运算。然后我需要获取特征值和特征向量。 你能建议我用 Perl 实现这个的方法吗？ （妈...
我想创建一个数据框，用于计算其他两个相关数据框的特征丰度，但不知道什么代码会给我所需的输出。 第一个数据框，物种丰富...
我试图了解多个轴上的方差是如何工作的以及它是否可以通过使用单独的操作来实现。 让我们有一个形状为 (2,2,3) 的输入 3d 矩阵，我们感兴趣的是
为什么我的 2d 和 1d 数组之间的矩阵乘法给出这个结果？
示例： 将 numpy 导入为 np x = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) y = np.ones(3) np.dot(x, y) 结果： 数组([ 6., 15.]) 当我有 (2x3) x (1x3) 的矩阵时，这怎么可能？它...
在此示例中： 将 numpy 导入为 np x = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) y = np.ones(3) np.dot(x, y) 和 出去： 数组([ 6., 15.]) 当我们有一个矩阵时，这种乘法如何可能......
我用C++编写了一个简单的矩阵乘法程序，并且它有效。我只是 C++ 的初学者，但我已经成功地让它工作了。 让我困惑的是它比 NumPy 慢得多。我...
假设我在 Pandas 中有以下两个 DataFrame。 将 Pandas 导入为 pd 数据1 = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]} df1 = pd.DataFrame(data1) 数据2 = {'col3': [2,3]} df2 = pd.DataFrame(dat...
在下面的代码（Jupiter笔记本）中，输出给出了错误，如何纠正代码？ 将 numpy 导入为 np A = [1,22,231,1540] B = [[-1,1,0],[1,-1,1],[0,6,0],[0,6,0]] C = [[113401201],[10649],[1]]
Eigen3：将 MatrixXd 映射到 Matrix4d 的乘法
使用 eigen3 将连续布置的多个 Vector3d 乘以 Matrix4d。 显然，我对矩阵的不同大小有疑问。 为了解决这个问题，我将磁盘上的 w 部分添加到 o...
#包括 int main() { int r1、r2、c1、c2； printf("输入mat1的行数和列数-"); //矩阵1// scanf("%d %d", &r1, &c1); int m1[r1][c1...
我有一个 L 矩阵 A_1、A_2、... 的列表，大小为 N x N。我想计算乘积 A_1 @ A_2 @ ... A_L。我可以通过使用 torch.matmul 迭代计算乘积来计算这个值...
首先，我编写了以下列表，它将两个矩阵相乘。 A =B= [[1 2 3 4], [5 6 7 8]， [9 10 11 12]， [13 14 15 16]] A*B = [[90 100 110 120], [202 228 254 280]...
我正在调用我的函数： 函数 [h,y,e] = f_adap(x,d,h0,mu) h=h0; P=长度(h)； N=长度(x)； y=零（1，N）；e=y； rP = 0:-1:-P+1; 对于 k=P:N xx=x(k+rP); 显示（长度...
我的老师写道： 为矩阵积实现 CUDA 内核作为外积向量。在这个版本中，每个 K 个线程块通过实现计算大小为 KxK 的结果矩阵的一个正方形...
在 PyTorch 中，x[i]A^T 不等于 (xA^T)[i]
当我尝试重现结果时，我发现在放大批量大小后，线性层的输出有所不同。我试图找到错误的确切位置，结果发现 ((输入@我们...
我正在执行一些矩阵运算，看看计算机如何处理它们。这就是我的矩阵乘法、转置和标量除法算法的样子： #包括 我正在执行一些矩阵运算，看看计算机如何处理它们。这就是我的矩阵乘法、转置和标量除法算法的样子： #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<vector<long double>> trans(vector<vector<long double>> A){ int columns = A[0].size(); int rows = A.size(); vector<vector<long double>> B = {}; vector<long double> sample = {}; for(int i = 1;i<=columns;i++){ sample.clear(); for(int j=1;j<=rows;j++){ sample.push_back(A[j-1][i-1]); } B.push_back(sample); } return B; } vector<vector<long double>> multiply(vector<vector<long double>> A,vector<vector<long double>> B){ int sum = 0; vector<vector<long double>> transed_one = trans(B); vector<vector<long double>> C = {}; vector<long double> sample = {}; for(vector<long double> &i : A){ sample.clear(); for(vector<long double> &j : transed_one){ sum = 0; for(int k =1;k<=i.size();k++){ sum += i[k-1]*j[k-1]; } sample.push_back(sum); } C.push_back(sample); } return C; } string std_output(vector<vector<long double>> A){ string output = "\n"; for(int i = 1;i<=A.size();i++){ for(int j = 1;j<=A[0].size();j++){ output = output+to_string(A[i-1][j-1])+=" "; } output += "\n"; } return output; } vector<vector<long double>> divide(vector<vector<long double>> A,long double scalar){ vector<vector<long double>> B = {}; vector<long double> sample = {}; for(vector<long double> &i: A){ sample.clear(); for(long double &j: i){ sample.push_back(j/scalar); } B.push_back(sample); } return B; } int main(){ vector<vector<long double>> A = {{1,2},{3,4}}; vector<vector<long double>> B = {{5,6},{7,8}}; cout<<"Result 1:"; cout<<std_output(divide(multiply(A,B),2));//division using a scalar after multiplication of a and b cout<<"Result 2:"; cout<<std_output(multiply(divide(A,2),B));//multiplication after division using a scalar } 两者预计会给出相同的输出，但是。我得到的输出是： Result 1: 9.500000 11.000000 21.500000 25.000000 Result 2: 9.000000 11.000000 21.000000 25.000000 我们在进行二阶运算时会失去精度。为什么会发生？我该如何解决它？ 将 int sum = 0; 更改为 long double sum = 0;。 如果没有这个，临时单元积将四舍五入为 int，因此在您的代码中，许多 v+0.5 就变成了 v。
CUDA 环境中通过外积进行的矩阵乘法与通过转置进行的矩阵乘法
向量外积的矩阵乘法的工作原理如下： A= [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] B= [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] C(1,1) = [1 2 3] ⨂ [1; 4； 7] = [1 2 3； 4 8 12； 7 14 21] * [1； 4...
我目前正在为模型火箭构建一个简单的遥测计算机。我正在使用标准的 6 轴 IMU，它可以提供角速率和线性加速度。我希望，在启动时。检测初始
我想使用下面的代码计算一批特征向量的协方差矩阵（这里用 torch.randn 代替）： 进口手电筒 a = 火炬.randn(64, 512) cov_mat = (a.T @ a) / (a.size(0) - ...
我想使用下面的代码计算一批特征向量的协方差矩阵（这里用 torch.randn 代替）： 进口手电筒 a = 火炬.randn(64, 512) cov_mat = (a.T @ a) / (a.size(0) - ...